大模型技術迸發的煙花點燃了整個AI產業鏈。繼各類生成式模型、行業大模型、AI基礎軟件后，“大模型的海馬體”——向量數據庫，成為當前最為灼熱的AI技術焦點。

在九章云極DataCanvas“變革”產品發布會上重磅亮相的DingoDB多模向量數據庫，將多模態能力加持到向量數據庫之上，其產品能力和技術優勢讓業界眼前一亮。作為開源社區的一員， DingoDB正在加速實現與開源社區的聯動，目前已完成與LangChain框架的對接。

DingoDB與LangChain框架完成對接

01 DingoDB——全新的多模態數據混合分析解決方案

當前，市場上的向量數據庫主要有三種形態。

第一種“基于關系型數據庫的向量索引”，適用于小規模向量數據的存儲和查詢；

第二種“專用向量數據庫”，通過使用特定的向量索引、壓縮算法和查詢優化技術來提供高效的向量存儲和檢索，一般用于企業級應用設計和優化的數據庫解決方案；

第三種“分布式向量數據庫”，利用分布式計算和存儲技術實現了高性能和可擴展性，適用于大規模向量數據集和高并發訪問的場景。

三種向量數據庫往往不能兼得，用戶需要根據自身的數據規模、場景需求和技術成本來選用其一。

DingoDB的出現突破了當前向量數據庫的有限選擇。作為一種全新的向量數據庫形態——分布式多模態向量數據庫，DingoDB具備上述三種數據庫全部能力的同時，還支持多模態數據的統一存儲和聯合分析，進一步擴展了向量數據庫的能力邊界。

DingoDB在向量化數據存儲處理方面提供以下功能特性：

●統一存儲：

提供統一的數據存儲能力，支持單表存儲表標量/向量數據，適用于不同數據間的聯合查詢和分析計算，提供全面的數據處理能力。

●多模態檢索：

支持基于不同模態數據的聯合查詢和檢索，非結構化數據向量化存儲，有利于處理、分析和應用非結構化數據。

●聯合分析：

支持非結構化數據向量化處理，同時提供標量數據與向量數據的聯合分析能力，確保用戶獲取全面、準確的結果數據。

●一體化SQL計算引擎：

使用SQL提供強大的結構化、非結構化的分析能力，實現多模態數據類型的綜合分析。

●異構計算：

利用多種不同類型的計算資源執行數據處理和計算任務，提高數據庫系統的計算性能、增強擴展性和靈活性，實現高效分析和科學計算。

02 聯合分析——多模態數據分析的必備能力

結構化數據的分析和計算一直是企業智能決策的重要組成部分。

隨著信息多樣化的爆發，文本、圖片、視頻、音頻等非結構化數據變得越來越重要，結構化和非結構化數據聯合分析的需求應運而生。

DingoDB以其獨特的設計和開放的心態，提供了同時處理結構化和非結構化數據的能力，其多模態特性使其在處理不同類型的數據時更加靈活和高效。

DingoDB將數據湖和向量數據庫的特性相結合，可以同時存儲和處理多模態數據，并提供結構化與非結構化數據的聯合查詢和融合分析計算的能力；借助結構化和非結構化的融合分析計算技術，能夠高效地管理和檢索多模態數據，進一步提升數據的利用價值。

通過DingoDB，用戶可以構建專屬的數據向量海“vector ocean”，并實現針對不同行業場景的多模態數據存儲、分析和管理的個性化需求。

03 擁抱開源——大模型時代數據覺醒的加速器

作為一款開源產品，DingoDB貫徹九章云極DataCanvas“開源開放”的產品理念，同時重視開源社區的合作和互動，以不斷提升其功能和性能。目前，DingoDB與眾多優秀的開源項目合作，LangChain框架就是其中一員。

LangChain是一種基于語義的知識圖譜技術，它可以實現語義級別的數據關聯和查詢優化，從而提高數據庫查詢的效率和準確性。基于LangChain構建的數據庫對接可以為數據查詢效率帶來一些潛在的提升。通過與LangChain的合作，DingoDB能夠實現與其他開源工具和技術更好的集成，從而向用戶提供更強大的數據能力。

專業的向量數據庫開發需要長期的技術積累和投入，具有更高的技術壁壘。在大模型時代助推下，向量數據庫行業將獲得前所未有的資源傾斜，DingoDB的多模態向量數據庫能力將持續引領行業發展，也將在時代紅利下加速前進步伐。

前往DingoDB官網、DingoDB Github地址可以了解關于DingoDB的更多資訊。

免責聲明：市場有風險，選擇需謹慎！此文僅供參考，不作買賣依據。

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